读唇术是谁写的(唇语初学教程)

读唇术是谁写的

,发表过大量的中短篇小说,出版过小说集《去温泉之路》、《暗河》等,并以短篇小说《长乐》和《绣球里有一颗槟榔》、中篇小说《暗河》和《岩画与河》等作品赢得过读者和荣誉。特别是《长乐》,仍是

九十年代以来,聂震宁虽投身繁冗之编务,仍间有性情文字问世,如中短篇小说《死信》、《洒话》、《梦话》等,亦获得过好评。

平凡小贩偶然获得妖皇残魂,签订契约后更拥有了不死凰眼,*眼,转轮眼,*石*无所不看。为了复活妹妹,他毅然踏上了神奇的妖修之路;不想命犯桃花,少年郎一头

数据由1998人参与录制，数据集中包含41,866段视频，总时长为86小时56分钟1.52秒。数据多样性涵盖多种场景、多个年龄段、多个时间段。

在每段视频中，被采集人读取8位*数字。标注人员对视频拍摄时间、读取内容进行标注，准确率不低于95%，该数据可用于唇语识别任务场景。

唇语初学教程

通常情况下，唇语识别系统会使用复杂端到端深度*网络技术进行语言唇语序列建模，并通过数千小时的真实唇语数据进行训练。

在唇语识别过程中，口型与发音，发音与文字之间，并不是唯一对应的关系，常常有多个可能的备选结果，需要实时计算出可能性最大的结果。

早在2003年，Intel就开发了唇语识别软件AudioVisualSpeechRecognition（AVSR），开发者得以能够研发可以进行唇语识别的计算机。

运用机器视觉技术从图像中识别出说话人的人脸，提取此人连续说话时口型变化的特征。将连续变化的特征输入到唇语识别模型中，识别说话人口型对应的发音，运用大数据计算出可能性最大的自然语言语句。

唇语识别技术诞生之初就是为了解决语音识别的噪音问题而研发的。总结来看，目前唇语识别技术的应用还是集中在辅助语音识别，这也会使得语音交互更加完善。

如何自学唇语

不过，越来越多AI企业开始发力唇语识别。业内人士预计，鉴于在公共安全、身份识别、残障教育、军事等领域的竞争力，唇语识别技术或将开启万亿级的大数据市场。可以预见，随着大数据与人工智能的发展，未来的识别准确率会达到更高。

早在古代，就有专门的唇语师存在。通过长期的训练，他们具备了“观察别人的嘴型，解读其表达语句”的能力。随着科技的发展，人工智能在各领域渐次开放，在唇语识别上，机器已经在赶超人类了。

数据堂深耕于AI数据领域近十年，一直致力于为全球人工智能企业提供专业的数据服务，行业内高标准的《1,998人唇语视频数据》广受重视和好评，能够助力唇语识别技术落地更多应用场景。